土木学会・地震災害マネジメントセミナー開催１０年 記念シンポジウム，2010.12.8

リモートセンシング（独）産業技術総合研究所
地質調査情報センター

松岡昌志

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内容•

リモートセンシングとは？

•空撮画像からみた地震被害•

人工衛星画像による地震被害の把握–

分解能，センサの種類，特徴，緊急観測枠組み–

光学センサ画像からの被害判読–

合成開口レーダ（SAR）からの被害把握–

震度情報との統合
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リモートセンシングとは？

五感のうちの視覚
five senses 〔touch, taste, hearing, eyesight, and smell〕
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狭義のリモートセンシング• 空や宇宙からの地球観測

様々なプラットフォームとセンサ

国際宇宙ステーションからの写真(チリ地震当日に野口宇宙飛行士撮影)
コンセプシオン（資料：野口宇宙飛行士Twitter）

宇宙からのリモートセンシング• 地球観測衛星のように遠く離れたところから，対象物に直接触れずに対象物の大きさ，形，性質を観測する技術• 対象物が反射したり、放射したりしている光等の電磁波は、衛星等に載せられたセンサで受けとめる物質から反射、放射される電磁波の特性を把握し、それらの特性とセンサでとらえた観測結果とを照合し，対象物の大きさ、形、性質を知る

地球観測衛星による観測イメージ
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Google Earth / Map
リモートセンシング画像を身近にしたWeb
Service

空撮映像からみた地震被害
1995年阪神・淡路大震災後に撮影されたNHKハイビジョン映像（1995/1/27）

倒壊し瓦礫化した建物や全壊建物の多くは目視にて概ね判読可能
30〜45 deg.
(from vertical)
Altitude
300m

地上解像度：
9 cm/pixel (画像の手前)，17 cm/pixel (画像の奥)

西宮市の一部 (200m x 230m)
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被災度調査データによる被害分布とビデオ
映像判読による被害分布の比較

ハイビジョン映像による目視判読

被災度調査データ

被災度調査データに対するビデオ映像
判読結果の割合

被災度調査データ「全壊・半壊」 → ビデオ判読結果「倒壊・被害有り」 （84%）
被災度調査データ「一部損壊・被害無し」 → ビデオ判読結果「被害無し」 （81%）
ビデオ判読結果「被害有り」 → ほぼ全てが 被災度調査データ「全壊・半壊」

エッジ情報からの被害建物抽出
被害が広域になった場合，目視による判読では被害の全体像の把握に時間と労力を有するため現実的ではないこと
から，画像処理により抽出。
瓦礫化した建物の画像のテクスチャ（エッジ）を評価して，抽出する。

抽出結果
黒色: 被害建物

現地調査結果黒色: 倒壊白色: 全壊（波線の建物はビニルシートがかかっているもの）
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人工衛星リモートセンシング- 高分解能化 • 民生用での地上解像度の変遷– 1970年代：80m，1980年代：30m，90年代：10m• 軍事技術の分野では，60年代の米国ですでに2m以下• 1994年3月の大統領令により，偵察衛星技術の一部民生転用を許可• これによって，2000年代は1m分解能の画像が利用可能• 最近の商業衛星の分解能は約50cm（GeoEye, WorldViewなど）

画像分解能と対象物の認識- ジョンソン基準 対象物の大きさ

存在するかしないか:detection（検知）1 ピクセル

どの方向を向いているか:orientation（方向性）

2 ピクセル

どんな種類のものか:recognition（認識）5 ピクセル

それが何なのか:identification（同定）10 ピクセル

建物を被害として同定するためには最低でも1mの分解能が必要か建物群としてとらえれば，より低解像度でも定性的には認識可能か

合成開口レーダ（SAR）画像と光学センサ画像
合成開口レーダはマイクロ波を発射して，地表面からの反射信号を受信して観測する。昼夜天候に左右されずに，明瞭な画像を得ることができる。

合成開口レーダJERS-1/SAR

光学センサ
LANDSAT-5/TM
14電磁波の波長0.7 (m)
赤緑

紫外線

0.5 0.6
青0.4

近赤外

10(1 mm)(1 m)
102 103 104 105 106 107

1

光学センサ

108 109(m)

波

10-1

オ10-2TV
波，ラジ

10-3

マ10-4

紫外線可視
近 光
中 赤
間 外赤熱 外赤外

10-5X線

γ線

宇宙線

10-6イクロ波

可視光
波長 (m)レーダ

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日本が開発し運用中の衛星センサ• Terra衛星搭載ASTER– 1999年打ち上げ，可視・近赤外3，短波長赤外6，熱赤外5，分解能15m，30m，90m– 直下視と後方視の同時観測（DEM生成，オルソ化容易）• ALOS衛星搭載PRISM，AVNIR-2，PALSAR– 2006年打ち上げ– PRISM• パンクロマティック（白黒），分解能2.5m, 3方視同時観測（DEM生成，オルソ化容易）– AVNIR-2• 可視・近赤外4，分解能10m– PALSAR• Lバンド合成開口レーダ（SAR），分解能10m, 100m
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国際災害チャータ•

国際災害チャータとは，「自然災害または人為的災害時における宇宙施設の調和された利用を達成するための協力に関する憲章」•

世界で災害の発生が予測される地域，あるいは災害が発生した地域を優先的に観測し，防災関係機関などへのデータ提供を通して，緊急事態の支援，復興および事後処理に資することを目的．

•

1999年7月国連UNISPACE III会議でフランス宇宙研究センター(CNES)と欧州宇宙機関(ESA)が発表．2000年6月に調印，その後，カナダ(CSA)，インド(ISRO)，アメリカ(NOAA)，アルゼンチン(CONAE)が加入．2005年2月に日本(JAXA)も加入．アメリカ（USGS）, 英国（BNSC/DMC）と中国（CNSA）も加入．

•

火山，地震，洪水，火災，暴風雨，地滑りなど数多くを観測し，Webに主題図として公開．http://www.disasterscharter.org/

センチネルアジア•「センチネル・アジア」は，アジア太平洋域の自然災害の監視を目的とした国際協力プロジェクト。

•地球観測衛星など宇宙技術を使って得た災害関連情報をインターネット上で共有し，台風，洪水，地震，津波，火山噴火，山火事など自然災害被害を軽減，予防することが目的。

•

2005年に提唱され，2006年にプロジェクトチームが発足。現在，20ヵ国51機関，8国際機関が参加。

•JPEG画像の公開，Web GISによる画像の共有•

https://sentinel.tksc.jaxa.jp/

2010年チリ地震のAVNIR-2,PRISM画像
日時： 2010年2月27日3時34分，規模： M8.8，死者： 約800人

地震前：2009/12/2 AVNIR-2
地震後：2010/3/4 AVNIR-2+PRISM

コンスティトゥシオン（資料：JAXA ）19

2010年ハイチ地震のAVNIR-2画像
日時： 2010年1月12日16時53分 （1/13 JST），規模： M7.0，死者： 約20万人

地震前：2007/6/3 (JST)
地震後：2010/1/14 (JST)
ポルトー・プランス中心地（資料：JAXA ）20

2003年5月23日アルジェリア地震の被害判読
Zemmouri市における地震前後のQuickBird画像
分解能：60cm

2003/5/13
EMS-98に基づいた被害区分にて判読
Grade3: 部分大破
Grade4: 大破・甚大被害
Grade5: 倒壊
Includes material © 2003 DigitalGlobe, Inc. ALL RIGHTS RESERVED

2003/5/23

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EMS98（被害判定基準）

22被害判読の個人差
5名（土木・建築分野）による被害判読の比較

過半数を超えたもの

Interpreter
Grade 1or 2
Grade 3
Grade 4
Grade 5Total

12345923
200
96
180
1399

973
107
128191
1399

1168
478
149
1399

1122
73
561481399

1120
65
32182
1399

Majority
1128
35621741399

被害区分ごとの建物棟数

Grade 3

Grade 4

Grade 5

倒壊については個人差がほとんどないが中程度の被害では判読結果がばらつく（資料：山崎＠千葉大 ）23

地震前後の画像を比較することによる精度向上
被害判定の一致度

Damage Grade
地震前後の画像を用いることで，判読者の判定が近づく

判読にかかった時間
Interpreter#1

Post image only

2.5

Two images5#2

#3

#4

#5

Ave.

4

3

4

2.5

3.2

3.5

4.5

5

2.5

4.0

地震前後の画像を用いることで，判読時間がやや長くなる。1400棟の建物の判読に約4時間かかる。
（資料：山崎＠千葉大 ）24

画像目視判読による被災建物調査
2010年1月12日ハイチ地震の被災地を観測した高分解能衛星画像（GeoEye-1,Worldview-2）や航空写真を用いて，世界中からボランティアを募り，被災建物の被害程度を判読し，被害統計として整理。

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Grade5

Grade4

Grade3

Grade1

被害判読例

by EC, JRC, UNITAR, UNOSAT,GFDRR, CNIGS

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被害集計結果
Grade1〜3については，教師エリア内での各Gradeの建物棟数割合に基づき，判読したGrade4, 5の建物棟数から推定。

by EC, JRC, UNITAR, UNOSAT, GFDRR, CNIGS

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オブジェクト型画像処理による被害判読地震後の画像では被害建物は「建物」として明瞭ではないことから，画像処理によって抽出される「建物」の分布や数が異なる。
地震前差分を求めることで被害建物やその程度を推定することが可能になる。

地震後

Includes material © 2003, 2004 DigitalGlobe, Inc. ALL RIGHTS RESERVED

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オブジェクト型画像処理の例（建物の影を判別）
地震前

地震後

2003年アルジェリア地震のQuickBird画像

建物の影を判別

Includes material © 2003 DigitalGlobe, Inc. ALL RIGHTS RESERVED

建物の変形が影の乱れとして映されることを利用する。
層崩壊のように上からの判読が困難な被害建物であっても，建物の高さが変わることで，影の長さなどが変わる。
目視判読と併用することで，被害判読精度が向上する。
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合成開口レーダ（SAR）
人工衛星や航空機から照射したマイクロ波の地表での反射波（後方散乱）の振幅と位相を観測

画像には観測される受信信号が複素数で記録される．

強度画像

c = a + ib

振幅（強度）: I = a2 + b2
位相：θ = tan-1 (b / a)
位相画像

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ハイチ地震の干渉SAR解析
地震前後のSAR画像の位相差を計測することで地殻変動をcmオーダーで把握できる。

干渉画像を元に推定した矩形断層一様すべり（2枚のセグメントを仮定）の震源
断層モデル：
1.主たる破壊域は全長約35km
2.逆断層成分を含んだ左横ずれのすべり（約5m）
3.西側海域のセグメントでより浅く大きなすべり（資料：国土地理院 ）31

1995年阪神・淡路大震災後のSAR画像ERS/SAR画像
地上分解能: 30m

地震後のSAR画像のみを用いて，被害を目視で判読するのは困難。
© ESA

拡大図

© ESA

建物被害調査データ（建築研究所, 1996）と噴砂データ（Hamada et al., 1995）

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建物被害地域における後方散乱特性
地震前
Satellite (Pre-event)

地震後Satellite (Post-event)

B

Microwave Transmitting & Receiving

大きな反射

小さい反射

Strong Reflection

Weak Reflection

θIntact Building

Collapsed Building
Open Space

建物被害建物• 被害地域における後方散乱係数：大きい (地震前)，小さい(地震後)• 後方散乱係数の差分 ：(地震後 −地震前)
被害地域 ＜ 無被害地域• 被害地域では強度の空間分布が変化する．
相関が低下
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地震前後のSAR画像（差分画像，相関画像）

© ESA

© ESA

地震前（1994/10/12）

地震後（1995/5/23）

震災の帯© ESA/NIED

差分（地震後−地震前）© ESA/NIED

相関係数（暗いところが相関が低い）
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SARから推定した全壊率分布
地震前後のSAR画像の差分（d）と相関（r）から求めた合成変量から建物全壊率を推定

全壊率（%）
1003035

合成変量と建物全壊率の関係
差分（d）と相関（r）から求めた合成変量

Cバンド用：ZR = -1.210 d – 4.360 r
Lバンド用：ZRj = -1.277 d – 2.729 r

合成変量（ZR，ZRj）からは全壊率20%程度以下の推定に限界がある。
→ 他の情報との統合処理

SAR画像と震度情報の統合処理
地震前後のSAR画像

震度分布

回帰判別スコア（合成変量）

尤度関数

被害関数

統合処理

全壊率分布
尤度関数

被害関数

2010年ハイチ
地震への適用 年月日： 2010年1月12日
 震源： M7.0, 深さ13km
 死者・不明者: 21万人以上（USGS 2010）

統合処理と推定全壊率分布(a) 合成変量分布(b) ShakeMap (UGSG)から推定した震度分布(c) 統合処理(d), (e) 統合処理による推定全壊率分布

光学センサ画像による判読との比較

光学センサ画像から目視判読した瓦礫分布

Source: GeoEye-1
Date: Jan. 13, 2010